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https://leetcode.cn/problems/lru-cache/description/

146. LRU 缓存
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请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
实现 LRUCache 类：
LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。

 

示例：

输入
["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
[[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
输出
[null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]

解释
LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
lRUCache.get(1);    // 返回 1
lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
lRUCache.get(3);    // 返回 3
lRUCache.get(4);    // 返回 4
 

提示：

1 <= capacity <= 3000
0 <= key <= 10000
0 <= value <= 105
最多调用 2 * 105 次 get 和 put
"""

class LRUCache:
    """
    哈希表+双向链表
    需要自己实现
    """

    def __init__(self, capacity: int):
        self.dict:dict[int,ListNode]={}
        self.startNode:ListNode=ListNode(-1,-1)
        self.endNode:ListNode=ListNode(-1,-1)
        self.startNode.append(self.endNode)
        self.size:int=0
        self.cap:int=capacity
        pass
        

    def get(self, key: int) -> int:
        # self.print()
        # 此处需要确定获取元素，是否更新频率（通常不更新）
        if key in self.dict:
            node=self.dict[key]
            node.remove()
            self.endNode.before.append(node)
            return node.value
        return -1
        

    def put(self, key: int, value: int) -> None:
        # 先判断此前有没有
        has_old=key in self.dict
        if has_old:
            node=self.dict[key]
            node.value=value
            node.remove()
            self.endNode.before.append(node)
        else:
            node=ListNode(key,value)
            self.endNode.before.append(node)
            self.dict[key]=node
            self.size+=1
            if self.size>self.cap:
                old_node=self.startNode.after
                old_node.remove()
                del self.dict[old_node.key]
                self.size-=1    
        
        pass

    def print(self):
        temp=self.startNode
        res=[]
        while temp is not None:
            res.append(temp.key)
            temp=temp.after
        print(res)
        
class ListNode:
    def __init__(self,key:int,value:int):
        self.key=key
        self.value=value
        self.before=None
        self.after=None

    def append(self,node):
        # 在某个节点后添加节点
        old_after_node=self.after

        self.after=node
        node.before=self

        if old_after_node is not None:
            old_after_node.before=node
            node.after=old_after_node
        
    def remove(self):
        # 必定有前面的节点，因为最开始有一个空值节点
        # print(f'remove:{self.key}')
        
        before_node=self.before
        after_node=self.after

        self.before=None
        self.after=None

        if before_node is not None:
            before_node.after=after_node

        if after_node is not None:
            after_node.before=before_node



# Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
# obj = LRUCache(capacity)
# param_1 = obj.get(key)
# obj.put(key,value)

if __name__=='__main__':
    lRUCache = LRUCache(2)
    lRUCache.put(1, 1)  # 缓存是 {1=1}
    lRUCache.put(2, 2)  # 缓存是 {1=1, 2=2}
    print(lRUCache.get(1))    # 返回 1
    lRUCache.put(3, 3)  # 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
    print(lRUCache.get(2))    # 返回 -1 (未找到)
    lRUCache.put(4, 4)  # 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
    print(lRUCache.get(1))    # 返回 -1 (未找到)
    print(lRUCache.get(3))    # 返回 3
    print(lRUCache.get(4))    # 返回 4